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Enregistrement W4399303179 · doi:10.2166/wst.2024.149

Status of photovoltaic water pumping systems in Iran: A comprehensive review

2024· review· en· W4399303179 sur OpenAlexafffund
Misagh Irandoostshahrestani, Daniel R. Rousse

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotovoltaic systemWater pumpingEnvironmental scienceEngineeringElectrical engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the current status of photovoltaic water pumping systems (PVWPSs) in Iran, a country endowed with significant solar irradiation potential, notably in its southern and central regions. Despite this potential, there is a scarcity of comprehensive studies on solar water pumping systems within the country. This purpose of this study is to conduct a thorough review of the existing literature to assess the state of solar water pumping in Iran. The adoption of PVWPS across various provinces demonstrates the system's versatility, proving effective in both highly sunny and less irradiated regions. Iran's widespread utilization of PVWPS is attributed to its ample irradiations, even in its northern areas, which possess lower solar irradiance levels. There are limited comprehensive studies encompassing technical, economic, environmental, and social aspects of solar PV water pumping projects in Iran. Most of the research has been conducted during the last few years, indicating an increased recognition of the possible advantages of this technology. Finally, this review provides valuable insights for researchers and farmers, showcasing the benefits of solar PVWPS. It sets the stage for further innovation and implementation in the country's agricultural landscape, emphasizing the need for continued exploration and adoption of this sustainable approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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